Ağ sanallaştırması üzerınden bilişsel ağ optimizasyonu

Bilişsel ağlar, bulundukları fiziksel ortamı algılamak, izlemek ve ortama ait değerli verileri elde etmek; karmaşık ağ uygulamalarını ve hızla değişen servis taleplerini zamanında kendini uyarlayarak desteklemek üzere tasarlanmışlardır. Yazılım tanımlı ağ (SDN) ve ağ fonksiyon sanallaştırması (NFV) gibi sanallaştırma teknolojileri, her iki teknolojinin avantajlarını sunan yeni çerçeveler oluşturmak için birleştirilebilir. Bu avantajlar NFV ile dinamik kaynak ayırma, esnek sanal ağ oluşturma işlemlerini ve SDN ile bu kaynakların programlanması ve ağ yönetiminin kolaylıkla yapılabilmesini içerir. Dolayısıyla, bu yeni çerçeveler bilişsel ağ mimarilerinin iyileştirilmesi ve yönetiminde kullanılabilirler. Bununla beraber, bilişsel ağların SDN/NFV çerçeveleri kullanılarak iyileştirilmesi, geleneksel manuel algoritmaları değiştirecek yeni ağ yönetim teknikleri ve hızlı sanal ağ sağlama algoritmalarını gerektirir. Bu çalışmada, AUTOVNET olarak adlandırılan, sanallaştırılmış yazılım tanımlı ağ sağlama ve yönetiminde otomasyonu tanıtan yeni bir sistem tasarlanmış ve gerçeklenmiştir. AUTOVNET ağ yöneticisinin manuel olarak yapması gereken yapılandırmaları basitleştirir ve sanal ağların esneklik ve uyarlanabilirliğini arttırır. Bunun yanı sıra, AUTOVNET ağdaki kaynak ve hedef terminaller arasındaki en sağlıklı yönlendirme seçeneğini belirlemek üzere sanallaştırma öncesi hata tespit ve derin paket analizini gerçekleştirir. Bu yaklaşım, ağ yöneticisinin daha büyük ve karmaşık ağ topolojilerinde hızlı ve kolay bir şekilde sanal ağ oluşturması, yapılandırması ve yönetmesini sağlar.